CN110187238A - 一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法 - Google Patents
一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110187238A CN110187238A CN201910515411.7A CN201910515411A CN110187238A CN 110187238 A CN110187238 A CN 110187238A CN 201910515411 A CN201910515411 A CN 201910515411A CN 110187238 A CN110187238 A CN 110187238A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traveling wave
- frequency
- fault
- phase
- principal component
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 title abstract 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 3
- 230000004807 localization Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/085—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution lines, e.g. overhead
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)
Abstract
一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法，利用连续小波变换的时频分析优势，先从频域的角度确定故障电流行波固有频率主成分的粗略值；然后在此频率的邻域内确定行波信号的时域周期以得到更为准确的频率值；最后提取该频率值下的行波速度及系统端反射角，并估算故障距离。本发明能够提高故障测距的精度，且不受故障距离、故障电阻、故障初相角和故障类型的影响，能很好地适应不同的噪声水平。
Description
技术领域
本发明属于电学领域，涉及一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法。
背景技术
基于故障行波时域特征的故障测距方法在原理上具有测距精度高、可靠性好、稳定等优点，但只从频域的角度对频率进行考察，而一个信号其频率与时域的特征是相互联系的。现有技术中基于故障行波进行测距，但是受到故障距离、故障电阻、故障初相角和故障类型的影响，目前所利用的故障行波固有频率提取方法均只从频域的角度对频率进行考察，而一个实际的信号其频域与时域的特征是相互联系、密不可分的，无法准确提取行波信号。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种基于时域特征的固有频率测距方法，包括以下步骤：
1)采集电力系统的三相电流行波；
2)对采集到的三相电流行波进行相模变换；
3)对相模变换的结果进行小波变换，得小波尺度图；
4)根据小波尺度图计算行波固有频率主成分精确值，再利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用测距公式，求取故障距离。
本发明进一步的改进在于，测距公式为
其中，d为故障距离，θm为母线端反射角，θf为故障点反射角，υ为行波传播速度，f为行波固有频率主成分精确值。
本发明进一步的改进在于，步骤4)中，根据小波尺度图计算行波固有频率主成分精确值的具体过程如下：根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值；在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期；利用提取信号周期计算行波固有频率主成分精确值。
一种基于时域特征的固有频率测距系统，包括：三相电流行波采集模块、相模变换模块、小波变换模块、处理模块以及处理器；
三相电流行波采集模块，用于采集电力系统的三相电流行波；
相模变换模块，与三相电流行波采集模块相连接，用于对采集到的三相电流行波进行相模变换；
小波变换模块，与相模变换模块相连接，用于对相模变换的结果进行小波变换，得小波尺度图；
处理模块，与小波变换模块相连接，用于根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值，在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期；再利用提取的信号周期计算行波固有频率主成分精确值；
处理器，与处理模块相连接，用于利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用测距公式，求取故障距离。
本发明进一步的改进在于，测距公式为
其中，d为故障距离，θm为母线端反射角，θf为故障点反射角，υ为行波传播速度，f为行波固有频率主成分精确值。
一种用于存储实现所述基于时域特征的固有频率测距方法的软件的存储介质。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：本发明考虑行波时域特征的测距方法，利用连续小波变换的时频分析优势，先从频域的角度确定故障电流行波固有频率主成分的粗略值；然后在此频率的邻域内确定行波信号的时域周期以得到更为准确的频率值；最后提取该频率值下的行波速度及系统端反射角，并估算故障距离。本发明能够提高故障测距的精度，且不受故障距离、故障电阻、故障初相角和故障类型的影响，能很好地适应不同的噪声水平。
附图说明
图1为故障附加网络示意图。
图2为等效电路图。
图3为本发明的流程图。
图4为本发明的系统的示意图。
其中，1为三相电流行波采集模块，2为相模变换模块，3为小波变换模块，4为处理模块，5为处理器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
小波变换具有良好的时频局部化特性，能较好地反映被分析信号的时频特性，是目前公认的较好的时频分析方法。连续小波变换的分解尺度可连续变化，能将信号分解到任意频段，便于被分解信号频率信息的提取，因此，本发明选用连续小波变换作为提取故障行波固有频率的方法。
如图1所示，当电力系统中某处F发生故障时可利用叠加原理进行分析，其中“故障附加网络示意图”中d为故障距离，Zm和Zn分别为母线系统m和n的等效电阻，ef(t)为故障附加电源。
本发明仅对图1中的母线系统m和故障点F之间的系统进行考察，可得出其等效电路，参见图2，其最终的测距公式为：
其中d为故障距离，θm为母线端反射角，θf为故障点反射角，υ为行波传播速度，f为行波固有频率主成分精确值。
根据以上原理，提成出故障测距方法，参见图3，先采集电力系统的三相电流行波，然后对采集到的三相电流行波进行相模变换，再对相模变换的结果进行小波变换，作图得小波尺度图；最后根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值，在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期，利用提取信号周期计算行波固有频率主成分精确值，再利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用上述测距公式求取故障距离。
上述方法基于如下系统实现的，具体的，参见图4，基于时域特征的固有频率测距系统，包括三相电流行波采集模块1、相模变换模块2、小波变换模块3、处理模块4以及处理器5；其中，
三相电流行波采集模块1，用于采集电力系统的三相电流行波；
相模变换模块2，与三相电流行波采集模块1相连接，用于对采集到的三相电流行波进行相模变换；
小波变换模块3，与相模变换模块2相连接，用于对相模变换的结果进行小波变换，得小波尺度图；
处理模块4，与小波变换模块3相连接，用于根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值，在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期；再利用提取的信号周期计算行波固有频率主成分精确值；
处理器5，与处理模块4相连接，用于利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用测距公式，求取故障距离。
一种用于存储实现上述基于时域特征的固有频率测距方法的软件的存储介质。
本发明考虑行波时域特征的测距方法，能够提高故障测距的精度，且不受故障距离、故障电阻、故障初相角和故障类型的影响，能很好地适应不同的噪声水平。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于时域特征的固有频率测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)采集电力系统的三相电流行波；
2)对采集到的三相电流行波进行相模变换；
3)对相模变换的结果进行小波变换，得小波尺度图；
4)根据小波尺度图计算行波固有频率主成分精确值，再利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用测距公式，求取故障距离。
2.根据权利要求1所述的一种基于时域特征的固有频率测距方法，其特征在于，测距公式为
其中，d为故障距离，θm为母线端反射角，θf为故障点反射角，υ为行波传播速度，f为行波固有频率主成分精确值。
3.根据权利要求1所述的一种基于时域特征的固有频率测距方法，其特征在于，步骤4)中，根据小波尺度图计算行波固有频率主成分精确值的具体过程如下：根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值；在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期；利用提取信号周期计算行波固有频率主成分精确值。
4.一种基于时域特征的固有频率测距系统，其特征在于，包括：三相电流行波采集模块(1)、相模变换模块(2)、小波变换模块(3)、处理模块(4)以及处理器(5)；
三相电流行波采集模块(1)，用于采集电力系统的三相电流行波；
相模变换模块(2)，与三相电流行波采集模块(1)相连接，用于对采集到的三相电流行波进行相模变换；
小波变换模块(3)，与相模变换模块(2)相连接，用于对相模变换的结果进行小波变换，得小波尺度图；
处理模块(4)，与小波变换模块(3)相连接，用于根据小波尺度图提取行波固有频率主成分粗略值，在提取的行波固有频率主成分粗略值内对信号时域特征进行分析提取信号周期；再利用提取的信号周期计算行波固有频率主成分精确值；
处理器(5)，与处理模块(4)相连接，用于利用行波固有频率主成分精确值求取行波速率以及母线端反射角，根据行波传播速率以及母线端反射角利用测距公式，求取故障距离。
5.根据权利要求3所述的基于时域特征的固有频率测距系统，其特征在于，测距公式为
其中，d为故障距离，θm为母线端反射角，θf为故障点反射角，υ为行波传播速度，f为行波固有频率主成分精确值。
6.一种用于存储实现权利要求1-3中任意一项所述基于时域特征的固有频率测距方法的软件的存储介质。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910515411.7A CN110187238A (zh) | 2019-06-14 | 2019-06-14 | 一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910515411.7A CN110187238A (zh) | 2019-06-14 | 2019-06-14 | 一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110187238A true CN110187238A (zh) | 2019-08-30 |
Family
ID=67721937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910515411.7A Pending CN110187238A (zh) | 2019-06-14 | 2019-06-14 | 一种基于时域特征的固有频率测距系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110187238A (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006092632A2 (en) * | 2005-03-04 | 2006-09-08 | University Of Strathclyde | Detecting partial discharge in high voltage cables |
| CN101718833A (zh) * | 2009-12-15 | 2010-06-02 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率提取的输电线路故障单端测距方法 |
| CN102096021A (zh) * | 2010-12-08 | 2011-06-15 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率的输电网故障联网定位与测距方法 |
| CN102095996A (zh) * | 2010-12-04 | 2011-06-15 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率的高压输电线路故障选相方法 |
| CN103278747A (zh) * | 2013-06-03 | 2013-09-04 | 东南大学 | 一种结合时频特征的高压输电线路单端行波故障测距方法 |
| CN103728535A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-04-16 | 昆明理工大学 | 一种基于小波变换暂态能量谱的特高压直流输电线路故障测距方法 |
| US20150295598A1 (en) * | 2012-10-25 | 2015-10-15 | Nokia Solutions And Networks Oy | Distance to VSWR Fault Measurement |
| CN105301441A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种结合时频域的杆塔故障定位的方法和系统 |
| CN105866618A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 华北电力大学（保定） | 一种基于小波域行波信号色散校正的双端行波测距方法 |
| CN106019076A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 西安理工大学 | 一种高压直流输电线路故障测距方法 |
| US20170160894A1 (en) * | 2015-12-08 | 2017-06-08 | Anritsu Corporation | Optical time domain reflectometer and display method of optical time domain reflectometer |
| KR20170119353A (ko) * | 2016-04-18 | 2017-10-27 | 주식회사 세화 | 소리분석을 통한 선로전환기의 고장 탐지 식별 시스템 |
| CN108880667A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-11-23 | 大唐岩滩水力发电有限责任公司 | 一种光缆故障点定位方法及装置 |
| CN109116186A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-01 | 重庆邮电大学 | 一种基于单端行波法和固有频率法的单端故障测距方法 |
-
2019
- 2019-06-14 CN CN201910515411.7A patent/CN110187238A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006092632A2 (en) * | 2005-03-04 | 2006-09-08 | University Of Strathclyde | Detecting partial discharge in high voltage cables |
| CN101718833A (zh) * | 2009-12-15 | 2010-06-02 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率提取的输电线路故障单端测距方法 |
| CN102095996A (zh) * | 2010-12-04 | 2011-06-15 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率的高压输电线路故障选相方法 |
| CN102096021A (zh) * | 2010-12-08 | 2011-06-15 | 西南交通大学 | 基于行波固有频率的输电网故障联网定位与测距方法 |
| US20150295598A1 (en) * | 2012-10-25 | 2015-10-15 | Nokia Solutions And Networks Oy | Distance to VSWR Fault Measurement |
| CN103278747A (zh) * | 2013-06-03 | 2013-09-04 | 东南大学 | 一种结合时频特征的高压输电线路单端行波故障测距方法 |
| CN103728535A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-04-16 | 昆明理工大学 | 一种基于小波变换暂态能量谱的特高压直流输电线路故障测距方法 |
| CN105301441A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种结合时频域的杆塔故障定位的方法和系统 |
| US20170160894A1 (en) * | 2015-12-08 | 2017-06-08 | Anritsu Corporation | Optical time domain reflectometer and display method of optical time domain reflectometer |
| CN105866618A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 华北电力大学（保定） | 一种基于小波域行波信号色散校正的双端行波测距方法 |
| KR20170119353A (ko) * | 2016-04-18 | 2017-10-27 | 주식회사 세화 | 소리분석을 통한 선로전환기의 고장 탐지 식별 시스템 |
| CN106019076A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 西安理工大学 | 一种高压直流输电线路故障测距方法 |
| CN108880667A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-11-23 | 大唐岩滩水力发电有限责任公司 | 一种光缆故障点定位方法及装置 |
| CN109116186A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-01 | 重庆邮电大学 | 一种基于单端行波法和固有频率法的单端故障测距方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| DUAN JIANDONG等: "Combined fault location algorithm for HVDC transmission lines based on natural frequency", 《2015 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRIC UTILITY DEREGULATION AND RESTRUCTURING AND POWER TECHNOLOGIES (DRPT)》 * |
| M.R. RAO等: "Detection and localization of interturn fault in the HV winding of a power transformer using wavelets", 《IEEE TRANSACTIONS ON DIELECTRICS AND ELECTRICAL INSULATION》 * |
| 李博雅等: "高压直流输电线路单端故障测距组合算法", 《电力系统保护与控制》 * |
| 林圣等: "一种考虑时域特征的单端行波固有频率测距方法", 《电网技术》 * |
| 林圣等: "基于行波固有频率的电网故障定位方法", 《电网技术》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110186682B (zh) | 基于分数阶变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法 | |
| Yan et al. | Improved Hilbert–Huang transform based weak signal detection methodology and its application on incipient fault diagnosis and ECG signal analysis | |
| CN102788969B (zh) | 基于短时分数阶傅里叶变换的海面微动目标检测和特征提取方法 | |
| CN101718833B (zh) | 基于行波固有频率提取的输电线路故障单端测距方法 | |
| CN102520315B (zh) | 基于行波多尺度信息的输电线路故障单端定位方法 | |
| CN101701984B (zh) | 基于三项系数Nuttall窗插值FFT的基波与谐波检测方法 | |
| Liu et al. | Deep learning and recognition of radar jamming based on CNN | |
| CN102213759B (zh) | 基于功率谱的水声目标特征匹配方法 | |
| CN109375060B (zh) | 一种配电网故障波形相似度计算方法 | |
| CN110068727B (zh) | 一种基于Candan-Rife综合内插的单频信号频率估计方法 | |
| CN102879766A (zh) | 一种高频地波雷达弱目标检测跟踪方法和装置 | |
| CN102999473A (zh) | 一种线性调频信号的检测与参数估计方法 | |
| CN104503432A (zh) | 一种基于小波能量的自主式水下机器人故障辨识方法 | |
| CN109085614A (zh) | 基于时-频谱值平滑与分割的gnss干扰特征辨识方法及系统 | |
| CN103728663A (zh) | 一种时频分析方法 | |
| CN104217112A (zh) | 一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法 | |
| CN106534014A (zh) | 一种多分量lfm信号的精确检测与分离方法 | |
| CN108197073B (zh) | 一种改进的电动汽车充电电能信号特征分析方法 | |
| CN101718816B (zh) | 基于四项系数Nuttall窗插值FFT的基波与谐波检测方法 | |
| CN104316160A (zh) | 基于小波脊的水下声信号瞬时频率解调方法 | |
| CN104462803A (zh) | 一种基于小波近似熵的自主式水下机器人故障辨识方法 | |
| CN115659136A (zh) | 基于神经网络的无线干扰信号波形识别方法 | |
| CN108594156B (zh) | 一种改进的电流互感器饱和特性识别方法 | |
| CN117192291B (zh) | 一种配电网单相断线不接地故障定位方法 | |
| CN104659767B (zh) | 一种利用序列重叠差分的三角形环网线路单元保护方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190830 |